KR20180077502A - Apparatus for detecting pothole of road and method thereof - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 도로의 포트홀 검출장치 및 검출방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 이동수단에 설치되어 도로의 표면에 형성된 포트홀을 검출하는 도로의 포트홀 검출장치 및 검출방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for detecting a port on a road, and more particularly, to an apparatus and method for detecting a port on a road that is installed on a moving means and detects a port hole formed on the surface of the road.
포트홀(pothole)은 아스팔트 또는 콘크리트 도로 포장시 표면에 생기는 국부적인 작은 구멍 또는 틈으로 형성된 노면홈으로서, 눈, 비, 온도, 차량 통행량 등 도로 기상과 차량 하중 그리고 포장 품질 등으로 포장층의 결합력이 약해져 발생한다. A pothole is a road surface groove formed by a local small hole or gap formed on the surface when packing an asphalt or concrete road. It is a road surface such as snow, rain, temperature, vehicle traffic volume, .
포트홀은 기후 환경, 교통량, 차량 또는 도로포장 등의 특성에 따라 다양하게 발생되며, 특히 장마철 비가 내린 후에는 도로를 운행하는 차량에게 큰 위험요소가 되고 있다.PORTHOLES occur in a variety of ways depending on the characteristics of the climate, traffic volume, vehicle or road pavement, and become a great risk factor for the vehicles that run on the road after the rainy season.
일반적으로 종래의 포트홀의 검출작업에는 진동, 3D복원, 영상, 명암 등을 이용하여 포트홀을 검출하는 방법이 사용되고 있다. 우선 진동을 이용하는 경우에는 차량이 포트홀을 지나갈때 발생하는 진동에 의거해서 포트홀을 판단하게 되나, 도로에 직접 센서를 접촉시켜 신뢰도가 저하되는 문제가 있다.Generally, a conventional method for detecting a porthole using vibration, 3D reconstruction, image, contrast, or the like is used. In the case of using vibration, the porthole is determined based on the vibration generated when the vehicle passes through the porthole, but there is a problem that the reliability is lowered by contacting the sensor directly to the road.
3D 복원을 이용하는 경우에는 고가의 3차원 측정장비를 사용해야 하므로 비용면에서 비효율적이라는 문제가 있고, 또한 영상을 이용하는 경우에는 카메라에 의해 노면의 영상을 획득하여 포트홀을 검출하게 되므로 노면의 그림자 또는 노면패치 등과 같은 노이즈로 인해 인식율이 저하되는 문제가 있었다.In the case of using 3D restoration, there is a problem that it is inefficient in terms of cost because expensive expensive 3D measurement equipment should be used. In addition, when the image is used, the camera obtains the image of the road surface to detect the porthole, And the like.
따라서 종래의 포트홀 검출작업은 고비용과 검출의 부정확성, 그리고 검출에 많은 시간이 소요됨에 따라 효과적으로 포트홀을 검출하지 못하는 문제점이 있었다.Therefore, the conventional porthole detecting operation has a problem in that it can not effectively detect a porthole because of high cost, inaccuracy of detection, and time required for detection.
본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해소하기 위해 안출한 것으로서, 저가의 측정설비와 간단한 연산을 이용하여 포트홀의 검출비용을 절감하는 동시에 검출효율을 향상시킬 수 있는 도로의 포트홀 검출장치 및 검출방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in order to solve the above problems, and it is an object of the present invention to provide a porthole detection apparatus and a detection method of a road that can reduce detection cost of a porthole by using a low- And the like.
또한, 본 발명은 자율 주행 차량에 설치된 측정설비를 그대로 이용하여 설비비용을 최소화하고 측정효율을 향상시킬 수 있는 도로의 포트홀 검출장치 및 검출방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.It is another object of the present invention to provide a porthole detecting apparatus and a detecting method of a road which can minimize the facility cost and improve the measurement efficiency by directly using the measuring equipment installed in the autonomous vehicle.
또한, 본 발명은 측정부의 스캔 데이터의 연산처리를 용이하게 하는 동시에 포트홀의 판단성능을 향상시킬 수 있는 도로의 포트홀 검출장치 및 검출방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.Another object of the present invention is to provide a porthole detection apparatus and a detection method of a road which can facilitate calculation processing of scan data of a measurement section and improve the determination performance of a porthole.
또한, 본 발명은 포트홀의 2차원 측정 데이터에 이동수단의 이동속도에 의한 길이를 반영하여 3차원 데이터를 처리하여 포트홀의 입체 형상을 생성할 수 있는 도로의 포트홀 검출장치 및 검출방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다. It is another object of the present invention to provide a porthole detection apparatus and a detection method of a road capable of generating two-dimensional measurement data of a porthole by processing three-dimensional data by reflecting the length of the porthole according to the moving speed of the moving means For another purpose.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 이동수단에 설치되어 도로의 표면에 형성된 포트홀을 검출하는 도로의 포트홀 검출장치로서, 이동수단에 의해 이동되면서 도로의 표면을 2차원적으로 측정하는 2차원 측정부(10); 상기 2차원 측정부(10)에 의해 측정된 데이터에 의거해서 포트홀의 여부를 판단하고, 포트홀의 사이즈를 연산하는 연산부(20); 및 상기 연산부(20)에 의해 판단된 포트홀의 데이터를 3차원적으로 처리하여 형상화하는 3차원 처리부(30);를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a porthole detecting apparatus for detecting a porthole formed on a surface of a road, the apparatus comprising: A
본 발명의 상기 2차원 측정부(10)는, 도로의 노면을 2차원적으로 스캔하는 2차원 라이더(2D LiDAR)로 이루어져 있는 것을 특징으로 한다.The two-
본 발명의 상기 연산부(20)는, 상기 2차원 측정부(10)로부터 노면의 스캔 데이터를 수신하는 데이터 수신수단; 상기 데이터 수신수단에 의해 수신된 데이터에서 노이즈를 제거하는 노이즈 제거수단; 상기 노이즈 제거수단에 의해 처리된 데이터를 집합으로 군집시키는 클러스터링 수단; 상기 클러스터링 수단에 의해 처리된 데이터에서 선분을 추출하는 선분 추출수단; 상기 선분 추출수단에 의해 처리된 데이터를 미분하여 포트홀의 여부를 판단하는 데이터 미분수단; 및 상기 데이터 미분수단에 의해 판단된 포트홀의 사이즈를 측정하는 포트홀 측정수단;을 포함하는 것을 특징으로 한다.The
본 발명의 상기 데이터 미분수단은, 상기 처리된 데이터를 1차 미분하여 기울기가 급변하면서 임계값을 초과하는 데이터를 포트홀로 판단하는 것을 특징으로 한다.The data differentiating means of the present invention is characterized by first differentiating the processed data to determine a port hole in which the gradient is suddenly changed and exceeds a threshold value.
본 발명의 상기 포트홀 측정수단은, 이동수단을 이동하면서 상기 판단된 포트홀의 깊이와 폭 사이즈를 측정하는 것을 특징으로 한다. 본 발명의 상기 포트홀 측정수단은, 2차원 라이더(2D LiDAR)로 이루어져 있는 것을 특징으로 한다.The porthole measuring means of the present invention is characterized by measuring the depth and width size of the porthole determined while moving the moving means. The porthole measuring means of the present invention is characterized by comprising a two-dimensional rider (2D LiDAR).
본 발명의 상기 3차원 처리부(30)는, 상기 연산부(20)에 의해 처리된 포트홀 데이터를 집합으로 군집시키는 3차원 클러스터링 수단; 상기 3차원 클러스터링 수단에 의해 처리된 포트홀 데이터에 이동수단의 이동속도를 반영하여 3차원 데이터로 처리하는 3차원 처리수단; 및 상기 3차원 처리수단에 의해 처리된 포트홀의 3차원 데이터를 이용하여 포트홀의 형상을 생성하는 3차원 형상화 수단;을 포함하는 것을 특징으로 한다.The three-dimensional processing unit (30) of the present invention includes: three-dimensional clustering means for clustering the porthole data processed by the computing unit (20) into a set; Dimensional processing means for processing the porthole data processed by the three-dimensional clustering means to three-dimensional data reflecting the moving speed of the moving means; And three-dimensional shaping means for generating a shape of the porthole by using the three-dimensional data of the porthole processed by the three-dimensional processing means.
본 발명의 상기 3차원 처리수단은, 상기 포트홀 데이터의 깊이와 폭 사이즈에 이동수단의 이동속도에 의거해서 포트홀의 길이를 반영하여 3차원 데이터의 포트홀로 처리하는 것을 특징으로 한다.The three-dimensional processing means of the present invention is characterized by processing the port hole length of the three-dimensional data by reflecting the length of the port hole based on the depth of the port hole data and the width size of the moving means.
또한, 본 발명은 이동수단에 의해 이동하면서 도로의 표면에 형성된 포트홀을 검출하는 도로의 포트홀 검출방법으로서, 이동수단을 이동하면서 도로의 표면을 2차원적으로 측정하는 2차원 측정단계; 상기 2차원 측정단계에서 측정된 데이터에 의거해서 포트홀의 여부를 판단하고, 포트홀의 사이즈를 연산하는 연산단계; 및 상기 연산단계에서 판단된 포트홀의 데이터를 3차원적으로 처리하여 형상화하는 3차원 처리단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention also provides a porthole detection method of a road that detects a porthole formed on a surface of a road while being moved by a moving means, the method comprising: a two-dimensional measurement step of measuring the surface of a road two- An operation step of determining whether or not a porthole exists based on data measured in the two-dimensional measurement step and calculating a size of the porthole; And a three-dimensional processing step of three-dimensionally processing and shaping the data of the port hole determined in the calculating step.
본 발명의 상기 2차원 측정단계는, 2차원 라이더(2D LiDAR)에 의해 도로의 노면을 2차원적으로 스캔하는 것을 특징으로 한다.The two-dimensional measurement step of the present invention is characterized in that the road surface of the road is scanned two-dimensionally by a two-dimensional rider (2D LiDAR).
본 발명의 상기 연산단계는, 상기 2차원 측정단계로부터 노면의 스캔 데이터를 수신하는 데이터 수신단계; 상기 데이터 수신단계에서 수신된 데이터에서 노이즈를 제거하는 노이즈 제거단계; 상기 노이즈 제거단계에서 처리된 데이터를 집합으로 군집시키는 클러스터링 단계; 상기 클러스터링 단계에서 처리된 데이터에서 선분을 추출하는 선분 추출단계; 상기 선분 추출단계에서 처리된 데이터를 미분하여 포트홀의 여부를 판단하는 데이터 미분단계; 및 상기 데이터 미분단계에서 판단된 포트홀의 사이즈를 측정하는 포트홀 측정단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.The calculating step of the present invention may further comprise: a data receiving step of receiving the scan data of the road surface from the two-dimensional measuring step; A noise removing step of removing noise from data received in the data receiving step; A clustering step of clustering data processed in the noise removing step into a set; A line segment extraction step of extracting line segments from the data processed in the clustering step; A data differentiating step of differentiating data processed in the line segment extracting step to determine whether a port hole exists; And a port hole measuring step of measuring a size of the porthole determined in the data differentiation step.
본 발명의 상기 3차원 처리단계는, 상기 연산단계에서 처리된 포트홀 데이터를 집합으로 군집시키는 3차원 클러스터링 단계; 상기 3차원 클러스터링 단계에서 처리된 포트홀 데이터에 이동수단의 이동속도를 반영하여 3차원 데이터로 처리하는 데이터 처리단계; 및 상기 데이터 처리단계에서 처리된 포트홀의 3차원 데이터를 이용하여 포트홀의 형상을 생성하는 3차원 형상화 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.The three-dimensional processing step of the present invention may include a three-dimensional clustering step of clustering the porthole data processed in the calculating step into a set; A data processing step of processing the porthole data processed in the three-dimensional clustering step into three-dimensional data by reflecting the moving speed of the moving means; And a three-dimensional shaping step of generating a shape of the porthole using the three-dimensional data of the porthole processed in the data processing step.
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명은 2차원적 측정하고 측정결과를 연산하여 포트홀을 3차원 처리하여 입체 형상화 함으로써, 저가의 측정설비와 간단한 연산을 이용하여 포트홀의 검출비용을 절감하는 동시에 검출효율을 향상시킬 수 있는 효과를 제공한다.As described above, the present invention can reduce the detection cost of a porthole by using a low-cost measuring equipment and a simple operation by performing a two-dimensional measurement and calculating a measurement result to three-dimensionally process the porthole, Thereby providing an effect that can be improved.
또한, 2차원 측정부로서 도로의 노면을 2차원적으로 스캔하는 2차원 라이더를 사용함으로써, 자율 주행 차량에 설치된 측정설비를 그대로 이용하여 설비비용을 최소화하고 측정효율을 향상시킬 수 있는 효과를 제공한다.Further, by using a two-dimensional rider that two-dimensionally scans the road surface of a road as a two-dimensional measurement section, it is possible to minimize the facility cost and improve the measurement efficiency by directly using the measurement equipment installed in the autonomous vehicle do.
또한, 연산부로서 데이터 수신수단, 노이즈 제거수단, 클러스터링 수단, 선분 추출수단, 데이터 미분수단 및 포트홀 측정수단을 구비함으로써, 측정부의 스캔 데이터의 연산처리를 용이하게 하는 동시에 포트홀의 판단성능을 향상시킬 수 있는 효과를 제공한다.By providing the data receiving means, the noise removing means, the clustering means, the segment extracting means, the data differentiating means, and the porthole measuring means as the calculating unit, it is possible to facilitate the calculation processing of the scan data of the measuring unit, Provides an effect.
또한, 3차원 처리부로서, 3차원 클러스터링 수단, 3차원 처리수단 및 3차원 형상화 수단을 구비함으로써, 포트홀의 2차원 측정 데이터에 이동수단의 이동속도에 의한 길이를 반영하여 3차원 데이터를 처리하여 포트홀의 입체 형상을 생성할 수 있는 효과를 제공한다.Further, the three-dimensional processing unit is provided with the three-dimensional clustering means, the three-dimensional processing means, and the three-dimensional shaping means to process the two-dimensional measurement data of the porthole by reflecting the length by the moving speed of the moving means, A three-dimensional shape can be generated.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 도로의 포트홀 검출장치를 나타내는 구성도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 도로의 포트홀 검출장치의 연산부를 나타내는 구성도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 도로의 포트홀 검출장치의 3차원 처리부를 나타내는 구성도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 도로의 포트홀 검출방법을 나타내는 흐름도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 도로의 포트홀 검출방법의 연산단계를 나타내는 흐름도.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 도로의 포트홀 검출방법의 3차원 처리단계를 나타내는 흐름도.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a block diagram showing a porthole detection apparatus for a road according to an embodiment of the present invention; FIG.
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001]
3 is a configuration diagram showing a three-dimensional processing unit of a porthole detection apparatus for a road according to an embodiment of the present invention;
4 is a flowchart showing a method of detecting a port hole in a road according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a flowchart showing an operation step of a porthole detection method of a road according to an embodiment of the present invention; FIG.
6 is a flowchart showing a three-dimensional processing step of a method of detecting a porthole of a road according to an embodiment of the present invention;
이하, 첨부도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일 실시예를 더욱 상세히 설명한다. Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 도로의 포트홀 검출장치를 나타내는 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 의한 도로의 포트홀 검출장치의 연산부를 나타내는 구성도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 도로의 포트홀 검출장치의 3차원 처리부를 나타내는 구성도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 도로의 포트홀 검출방법을 나타내는 흐름도이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 도로의 포트홀 검출방법의 연산단계를 나타내는 흐름도이고, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 도로의 포트홀 검출방법의 3차원 처리단계를 나타내는 흐름도이다.FIG. 1 is a configuration diagram showing a porthole detection apparatus for a road according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a configuration diagram showing an operation unit of a porthole detection apparatus for a road according to an embodiment of the present invention, FIG. 4 is a flowchart showing a method of detecting a porthole of a road according to an embodiment of the present invention. FIG. 5 is a flowchart illustrating a method of detecting a porthole of a road according to an embodiment of the present invention. FIG. 6 is a flowchart showing a three-dimensional processing step of a porthole detection method of a road according to an embodiment of the present invention.
도 1 내지 도 3에 나타낸 바와 같이, 본 실시예에 의한 도로의 포트홀 검출장치는, 2차원 측정부(10), 연산부(20) 및 3차원 처리부(30)를 포함하여 이루어져, 차량, 자전거, 수레, 카트 등과 같은 이동수단에 설치되어 도로의 표면에 형성된 포트홀을 검출하는 도로의 포트홀 검출장치이다.As shown in Figs. 1 to 3, a porthole detecting apparatus for a road according to the present embodiment includes a two-
2차원 측정부(10)는, 차량 등과 같은 이동수단에 의해 이동되면서 도로의 표면을 2차원적으로 측정하는 측정수단으로서, 센서수단(11)과 제어수단(12)으로 이루어져 있다.The two-
센서수단(11)은, 도로의 노면을 2차원적으로 스캔하는 센서로서, 전파에 가까운 성질을 가진 레이저광선을 사용하는 레이저 레이더(laser radar)라고도 하며, 자율 주행 차량 등에 설치된 2차원 라이더(2D LiDAR ; Light Detection And Ranging)로 이루어져 있다.The sensor means 11 is a sensor for two-dimensionally scanning the road surface, and is also referred to as a laser radar using a laser beam having properties close to radio waves. The sensor means 11 is a two-dimensional rider (2D LiDAR (Light Detection And Ranging).
제어수단(12)은, 센서수단(11)의 동작이나 감지여부 등과 같이 구동을 제어하는 제어기로서, 센서수단(11)에 의해 스캐된 도로의 노면 상태에 대한 데이터를 수신해서 전달하게 된다.The control means 12 is a controller for controlling the driving such as the operation or detection of the sensor means 11 and receives and transmits the data of the road surface state of the road scanned by the sensor means 11. [
연산부(20)는, 2차원 측정부(10)에 의해 측정된 데이터에 의거해서 포트홀의 여부를 판단하고, 포트홀의 사이즈를 연산하는 처리수단으로서, 데이터 수신수단(21), 노이즈 제거수단(22), 클러스터링 수단(23), 선분 추출수단(24), 데이터 미분수단(25) 및 포트홀 측정수단(26)으로 이루어져 있다.The
데이터 수신수단(21)은, 2차원 측정부(10)로부터 도로의 노면에 대한 스캔 데이터를 수신하여 노이즈 제거수단(22)으로 전달하는 전달수단으로서, 컴퓨터나 PC시스템에 설치된 입력수단이나 출력수단 등과 같은 통신수단으로 이루어져 스캔 데이터를 수신하여 노이즈 제거수단(22)으로 전달하게 된다.The
노이즈 제거수단(22)은, 데이터 수신수단(21)에 의해 수신된 데이터에서 불필요한 노이즈를 제거하고 클러스터링 수단(23)으로 전달하는 필터링수단으로서, 사용가가 설정한 소정 범위의 데이터를 노이즈로 설정하여 데이터 중에서 불필요하다고 파단되는 노이즈를 제거하고 클러스터링 수단(23)으로 전달하게 된다.The noise removing means 22 is a filtering means for removing unnecessary noise from the data received by the
클러스터링 수단(23)은, 노이즈 제거수단(22)에 의해 처리된 데이터를 집합으로 군집시키고 선분 추출수단(24)으로 전달하는 처리수단으로서, 도로의 노면에 대한 스캔 데이터 중 포트홀로 인식되는 위치가 다수개 존재하는 경우에 이러한 위치의 스캔 데이터를 집합으로 군집시켜서 선분 추출수단(24)으로 전달하게 된다.The clustering means 23 is a processing means for collecting the data processed by the
선분 추출수단(24)은, 클러스터링 수단(23)에 의해 처리된 데이터에서 선분을 추출하고 데이터 미분수단(25)으로 전달하는 추출수단으로서, 클러스터링 수단(23)에 의해 군집 처리된 데이터에 시각적인 효과를 부여하기 위해 데이터를 변환시켜 선분을 추출하고 모니터와 디스플레이 등과 같은 화면에 출력하게 된다.The segment extracting means 24 is an extracting means for extracting a line segment from the data processed by the
데이터 미분수단(25)은, 선분 추출수단(24)에 의해 처리된 데이터를 미분하여 포트홀의 여부를 판단하고 포트홀 측정수단(26)으로 전달하는 미분수단으로서, 선분 추출수단(24)에서 처리된 데이터를 1차 미분하여 기울기가 급변하면서 임계값을 초과하는 데이터를 포트홀로 판단하게 된다.The data differentiating means 25 differentiates the data processed by the line
포트홀 측정수단(26)은, 데이터 미분수단(25)에 의해 판단된 포트홀의 사이즈를 측정하는 측정수단으로서, 차량 등과 같은 이동수단을 이동하면서 판단된 포트홀의 깊이와 폭 사이즈를 스캔하여 측정하게 된다.The porthole measuring means 26 is a measuring means for measuring the size of the porthole determined by the
이러한 포트홀 측정수단으로는, 차량 등과 같은 이동수단에 의해 이동되면서 도로의 표면을 2차원적으로 측정하며 자율 주행 차량 등에 설치된 2차원 라이더(2D LiDAR)로 이루어져 있는 것이 바람직하다.Preferably, the porthole measuring means comprises a 2D LiDAR mounted on an autonomous vehicle, etc., measuring the surface of the road two-dimensionally while being moved by a moving means such as a vehicle.
3차원 처리부(30)는, 연산부(20)에 의해 판단된 포트홀의 데이터를 3차원적으로 처리하여 형상화하는 처리수단으로서, 3차원 클러스터링 수단(31), 3차원 처리수단(32) 및 3차원 형상화 수단(33)으로 이루어져 있다.The three-
3차원 클러스터링 수단(31)은, 연산부(20)에 의해 처리된 포트홀 데이터를 집합으로 군집시키는 클러스터링 수단으로서, 연산부(20)에 의해 처리된 2차원 포트홀 데이터를 데이터의 가공처리에 의해 집합으로 군집시키게 된다.The three-dimensional clustering means 31 is a clustering means for clustering the port-hole data processed by the
3차원 처리수단(32)은, 3차원 클러스터링 수단(31)에 의해 처리된 포트홀 데이터에 이동수단의 이동속도를 반영하여 3차원 데이터로 처리하는 처리수단으로서, 3차원 클러스터링 수단(31)에 의해 군집 처리된 2차원 포트홀 데이터를 3차원 데이터로 가공하기 위해 이동수단의 이동속도를 반영하여 3차원 데이터로 처리하게 된다.The three-dimensional processing means 32 is processing means for processing the porthole data processed by the three-dimensional clustering means 31 into three-dimensional data by reflecting the moving speed of the moving means, In order to process the clustered two-dimensional porthole data into three-dimensional data, the moving speed of the moving means is reflected to process the three-dimensional data.
이러한 3차원 처리수단(32)은, 포트홀 데이터의 깊이와 폭 사이즈에 이동수단의 이동속도에 의거해서 포트홀의 길이를 반영하여 3차원 데이터의 포트홀로 처리하게 된다.The three-dimensional processing means 32 reflects the length of the porthole on the basis of the depth of the porthole data and the moving speed of the moving means to the width size, and processes the data into the port hole of the three-dimensional data.
3차원 형상화 수단(33)은, 3차원 처리수단(32)에 의해 처리된 포트홀의 3차원 데이터를 이용하여 포트홀의 형상을 생성하는 형상화 수단으로서, 3차원 처리수단(32)에 의해 처리된 포트홀의 깊이와 폭 사이즈와 길이에 의거해서 포트홀의 3차원 입체형상을 생성하게 된다.The three-dimensional shaping means 33 is a shaping means for generating a shape of a porthole by using three-dimensional data of the porthole processed by the three-dimensional processing means 32, Dimensional three-dimensional shape of the portholes based on the depth and width size and length of the portholes.
이하 도 4 내지 도 6을 참조해서 본 실시예에 의한 도로의 포트홀 검출방법에 대해 더욱 상세히 설명한다. 4 to 6, a method of detecting a porthole of a road according to the present embodiment will be described in more detail.
도 4 내지 도 6에 나타낸 바와 같이, 본 실시예에 의한 도로의 포트홀 검출방법은, 2차원 측정단계(S10), 연산단계(S20) 및 3차원 처리단계(S30)를 포함하여 이루어져, 차량, 자전거, 수레, 카트 등과 같은 이동수단에 의해 이동하면서 도로의 표면에 형성된 포트홀을 검출하는 도로의 포트홀 검출방법이다.As shown in Figs. 4 to 6, the porthole detection method of the road according to the present embodiment includes two-dimensional measurement step S10, calculation step S20 and three-dimensional processing step S30, And detecting a port hole formed on the surface of the road while being moved by a moving means such as a bicycle, a cart, a cart, or the like.
2차원 측정단계(S10)는, 차량 등과 같은 이동수단에 의해 이동되면서 도로의 표면을 2차원적으로 측정하는 측정단계로서, 자율 주행 차량 등에 설치되는 2차원 라이더(2D LiDAR)에 의해 도로의 노면을 2차원적으로 스캔하게 된다.The two-dimensional measurement step S10 is a measurement step of two-dimensionally measuring the surface of a road while being moved by a moving means such as a vehicle. The two-dimensional measurement step S10 is a two- Dimensional scan.
연산단계(S20)는, 2차원 측정단계(S10)에서 측정된 데이터에 의거해서 포트홀의 여부를 판단하고, 포트홀의 사이즈를 연산하는 단계로서, 데이터 수신단계(S21), 노이즈 제거단계(S22), 클러스터링 단계(S23), 선분 추출단계(S24), 데이터 미분단계(S25) 및 포트홀 측정단계(S26)를 포함하여 이루어져 있다.The calculating step S20 is a step of determining whether a porthole exists and calculating the size of the porthole based on the data measured in the two-dimensional measuring step S10, and includes a data receiving step S21, a noise removing step S22, A clustering step S23, a line segment extraction step S24, a data differentiation step S25, and a porthole measurement step S26.
데이터 수신단계(S21)는, 2차원 측정단계(S10)로부터 도로 노면의 스캔 데이터를 수신하는 단계로서, 컴퓨터나 PC시스템에 설치된 입력수단이나 출력수단 등과 같은 통신수단에 의해 스캔 데이터를 수신하여 노이즈 제거단계(S22)로 전달하게 된다.The data reception step S21 is a step of receiving scan data on the road surface from the two-dimensional measurement step S10, and receives scan data by a communication means such as an input means or an output means provided in a computer or a PC system, To the removal step S22.
노이즈 제거단계(S22)는, 데이터 수신단계(S21)로부터 수신된 데이터에서 노이즈를 제거하는 단계로서, 사용자가 설정한 소정 범위의 데이터를 노이즈로 설정하여 데이터 중에서 불필요하다고 파단되는 노이즈를 제거하고 클러스터링 단계(S23)로 전달하게 된다.The noise removing step S22 is a step of removing noise from the data received from the data receiving step S21. The noise eliminating step S22 is a step of removing noises from the data received in the data receiving step S21, And then to step S23.
클러스터링 단계(S23)는, 노이즈 제거단계(S22)에서 처리된 데이터를 집합으로 군집시키는 단계로서, 도로의 노면에 대한 스캔 데이터 중 포트홀로 인식되는 위치가 다수개 존재하는 경우에 이러한 위치의 스캔 데이터를 집합으로 군집시켜서 선분 추출단계(S24)로 전달하게 된다.The clustering step S23 is a step of clustering the data processed in the noise removing step S22 into a set. When there are a plurality of positions recognized as port holes in the scan data on the road surface, To the line segment extraction step (S24).
선분 추출단계(S24)는, 클러스터링 단계(S23)에서 처리된 데이터에서 선분을 추출하는 단계로서, 클러스터링 단계(S23)에서 군집 처리된 데이터에 시각적인 효과를 부여하기 위해 데이터를 변환시켜 선분을 추출하고 모니터와 디스플레이 등과 같은 화면에 출력하게 된다.The line segment extraction step S24 is a step of extracting line segments from the data processed in the clustering step S23. In the segmenting step S23, data is converted to obtain a visual effect on the clustered data, And outputs it to a screen such as a monitor and a display.
데이터 미분단계(S25)는, 선분 추출단계(S24)에서 처리된 데이터를 미분하여 포트홀의 여부를 판단하는 단계로서, 선분 추출단계(S24)에서 처리된 데이터를 1차 미분하여 기울기가 급변하면서 임계값을 초과하는 데이터를 포트홀로 판단하게 된다.The data differentiation step S25 is a step of differentiating the data processed in the line segment extracting step S24 to determine whether there is a porthole. The data differentiated in the line segment extracting step S24 is subjected to first differentiation, The data exceeding the value is judged as the port hole.
포트홀 측정단계(S26)는, 데이터 미분단계(S25)에서 판단된 포트홀의 사이즈를 측정하는 단계로서, 차량 등과 같은 이동수단을 이동하면서 판단된 포트홀의 깊이와 폭 사이즈를 스캔하여 측정하게 된다.The porthole measurement step S26 is a step of measuring the size of the porthole determined in the data differentiation step S25 and measures the depth and width size of the porthole determined while moving the moving means such as a vehicle.
3차원 처리단계(S30)는, 연산단계(S20)에서 판단된 포트홀의 데이터를 3차원적으로 처리하여 형상화하는 단계로서, 3차원 클러스터링 단계(S31), 데이터 처리단계(S32) 및 3차원 형상화 단계(S33)로 이루어져 있다.The three-dimensional processing step S30 is a three-dimensional clustering step S31, a data processing step S32 and a three-dimensional shaping step S30, And step S33.
3차원 클러스터링 단계(S31)는, 연산단계(S20)에서 처리된 포트홀 데이터를 집합으로 군집시키는 단계로서, 연산단계(S20)에서 처리된 2차원 포트홀 데이터를 데이터의 가공처리에 의해 집합으로 군집시키게 된다.The three-dimensional clustering step S31 is a step of clustering the porthole data processed in the calculating step S20 into a set and collecting the two-dimensional porthole data processed in the calculating step S20 into a set by data processing do.
데이터 처리단계(S32)는, 3차원 클러스터링 단계(S31)에서 처리된 포트홀 데이터에 이동수단의 이동속도를 반영하여 3차원 데이터로 처리하는 단계로서, 3차원 클러스터링 단계(S31)에 의해 군집 처리된 2차원 포트홀 데이터를 3차원 데이터로 가공하기 위해 이동수단의 이동속도를 반영하여 3차원 데이터로 처리하게 된다.The data processing step S32 is a step of processing the porthole data processed in the three-dimensional clustering step S31 by processing the three-dimensional data by reflecting the moving speed of the moving means, In order to process the two-dimensional porthole data into three-dimensional data, the moving speed of the moving means is reflected to process the three-dimensional data.
이러한 데이터 처리단계(S32)에서는 포트홀 데이터의 깊이와 폭 사이즈에 이동수단의 이동속도에 의거해서 포트홀의 길이를 반영하여 3차원 데이터의 포트홀로 처리하게 된다.In the data processing step S32, the length of the porthole is reflected on the depth of the porthole data and the width size of the moving means based on the moving speed of the moving means to process the data into the port hole of the three-dimensional data.
3차원 형상화 단계(S33)는, 데이터 처리단계(S32)에서 처리된 포트홀의 3차원 데이터를 이용하여 포트홀의 입체 형상을 생성하는 단계로서, 데이터 처리단계(S32)에서 처리된 포트홀의 깊이와 폭 사이즈와 길이에 의거해서 포트홀의 3차원 입체형상을 생성하게 된다.The three-dimensional shaping step S33 is a step of creating a three-dimensional shape of the porthole using the three-dimensional data of the porthole processed in the data processing step S32. The depth and width of the porthole processed in the data processing step S32 Dimensional three-dimensional shape of the portholes based on the size and length.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면 2차원적 측정하고 측정결과를 연산하여 포트홀을 3차원 처리하여 입체 형상화 함으로써, 저가의 측정설비와 간단한 연산을 이용하여 포트홀의 검출비용을 절감하는 동시에 검출효율을 향상시킬 수 있는 효과를 제공한다.INDUSTRIAL APPLICABILITY As described above, according to the present invention, the cost of detecting a porthole can be reduced by using a low-cost measuring equipment and a simple calculation by two-dimensionally measuring and measuring the result of measurement and three- Thereby providing an effect that can be improved.
또한, 2차원 측정부로서 도로의 노면을 2차원적으로 스캔하는 2차원 라이더를 사용함으로써, 자율 주행 차량에 설치된 측정설비를 그대로 이용하여 설비비용을 최소화하고 측정효율을 향상시킬 수 있는 효과를 제공한다.Further, by using a two-dimensional rider that two-dimensionally scans the road surface of a road as a two-dimensional measurement section, it is possible to minimize the facility cost and improve the measurement efficiency by directly using the measurement equipment installed in the autonomous vehicle do.
또한, 연산부로서 데이터 수신수단, 노이즈 제거수단, 클러스터링 수단, 선분 추출수단, 데이터 미분수단 및 포트홀 측정수단을 구비함으로써, 측정부의 스캔 데이터의 연산처리를 용이하게 하는 동시에 포트홀의 판단성능을 향상시킬 수 있는 효과를 제공한다.By providing the data receiving means, the noise removing means, the clustering means, the segment extracting means, the data differentiating means, and the porthole measuring means as the calculating unit, it is possible to facilitate the calculation processing of the scan data of the measuring unit, Provides an effect.
또한, 3차원 처리부로서, 3차원 클러스터링 수단, 3차원 처리수단 및 3차원 형상화 수단을 구비함으로써, 포트홀의 2차원 측정 데이터에 이동수단의 이동속도에 의한 길이를 반영하여 3차원 데이터를 처리하여 포트홀의 입체 형상을 생성할 있는 효과를 제공한다.Further, the three-dimensional processing unit is provided with the three-dimensional clustering means, the three-dimensional processing means, and the three-dimensional shaping means to process the two-dimensional measurement data of the porthole by reflecting the length by the moving speed of the moving means, Dimensional shape of the three-dimensional image.
이상 설명한 본 발명은 그 기술적 사상 또는 주요한 특징으로부터 벗어남이 없이 다른 여러 가지 형태로 실시될 수 있다. 따라서 상기 실시예는 모든 점에서 단순한 예시에 지나지 않으며 한정적으로 해석되어서는 안 된다. The present invention may be embodied in other specific forms without departing from the spirit or essential characteristics thereof. Therefore, the above embodiments are merely illustrative in all respects and should not be construed as limiting.
10: 2차원 측정부
20: 연산부
30: 3차원 처리부10: two-dimensional measuring unit
20:
30: a three-dimensional processing unit
Claims (12)
이동수단에 의해 이동되면서 도로의 표면을 2차원적으로 측정하는 2차원 측정부(10);
상기 2차원 측정부(10)에 의해 측정된 데이터에 의거해서 포트홀의 여부를 판단하고, 포트홀의 사이즈를 연산하는 연산부(20); 및
상기 연산부(20)에 의해 판단된 포트홀의 데이터를 3차원적으로 처리하여 형상화하는 3차원 처리부(30);를 포함하는 것을 특징으로 하는 도로의 포트홀 검출장치.An apparatus for detecting a port on a road installed on a moving means and detecting a port hole formed on a surface of the road,
A two-dimensional measuring unit (10) for two-dimensionally measuring the surface of the road while being moved by a moving means;
An operation unit (20) for determining whether or not a porthole exists based on data measured by the two-dimensional measurement unit (10) and calculating a size of the porthole; And
And a three-dimensional processing unit (30) for three-dimensionally processing and shaping the data of the port hole determined by the operation unit (20).
상기 2차원 측정부(10)는, 도로의 노면을 2차원적으로 스캔하는 2차원 라이더(2D LiDAR)로 이루어져 있는 것을 특징으로 하는 도로의 포트홀 검출장치.The method according to claim 1,
Wherein the two-dimensional measuring unit (10) comprises a two-dimensional (2D) LiDAR for scanning the road surface two-dimensionally.
상기 연산부(20)는,
상기 2차원 측정부(10)로부터 노면의 스캔 데이터를 수신하는 데이터 수신수단;
상기 데이터 수신수단에 의해 수신된 데이터에서 노이즈를 제거하는 노이즈 제거수단;
상기 노이즈 제거수단에 의해 처리된 데이터를 집합으로 군집시키는 클러스터링 수단;
상기 클러스터링 수단에 의해 처리된 데이터에서 선분을 추출하는 선분 추출수단;
상기 선분 추출수단에 의해 처리된 데이터를 미분하여 포트홀의 여부를 판단하는 데이터 미분수단; 및
상기 데이터 미분수단에 의해 판단된 포트홀의 사이즈를 측정하는 포트홀 측정수단;을 포함하는 것을 특징으로 하는 도로의 포트홀 검출장치.The method according to claim 1,
The arithmetic unit 20,
Data receiving means for receiving the scan data of the road surface from the two-dimensional measuring unit (10);
Noise removing means for removing noise from the data received by the data receiving means;
Clustering means for clustering data processed by said noise removing means into a set;
Segment extracting means for extracting a line segment from the data processed by the clustering means;
Data differentiating means for differentiating the data processed by the line segment extracting means to determine whether a port hole exists; And
And port hole measuring means for measuring the size of the port hole determined by the data differentiating means.
상기 데이터 미분수단은, 상기 처리된 데이터를 1차 미분하여 기울기가 급변하면서 임계값을 초과하는 데이터를 포트홀로 판단하는 것을 특징으로 하는 도로의 포트홀 검출장치.The method of claim 3,
Wherein the data differentiating means first differentially divides the processed data to determine data that exceeds a threshold value as a port hole while a gradient is rapidly changed.
상기 포트홀 측정수단은, 이동수단을 이동하면서 상기 판단된 포트홀의 깊이와 폭 사이즈를 측정하는 것을 특징으로 하는 도로의 포트홀 검출장치.The method of claim 3,
Wherein the porthole measuring means measures the depth and width size of the determined porthole while moving the moving means.
상기 포트홀 측정수단은, 2차원 라이더(2D LiDAR)로 이루어져 있는 것을 특징으로 하는 도로의 포트홀 검출장치.The method of claim 3,
Wherein the porthole measuring means comprises a two-dimensional (2D) LiDAR.
상기 3차원 처리부(30)는,
상기 연산부(20)에 의해 처리된 포트홀 데이터를 집합으로 군집시키는 3차원 클러스터링 수단;
상기 3차원 클러스터링 수단에 의해 처리된 포트홀 데이터에 이동수단의 이동속도를 반영하여 3차원 데이터로 처리하는 3차원 처리수단; 및
상기 3차원 처리수단에 의해 처리된 포트홀의 3차원 데이터를 이용하여 포트홀의 형상을 생성하는 3차원 형상화 수단;을 포함하는 것을 특징으로 하는 도로의 포트홀 검출장치.The method according to claim 1,
The three-dimensional processing unit (30)
Three-dimensional clustering means for clustering the porthole data processed by the operation unit 20 into a set;
Dimensional processing means for processing the porthole data processed by the three-dimensional clustering means to three-dimensional data reflecting the moving speed of the moving means; And
And three-dimensional shaping means for generating a shape of the porthole by using the three-dimensional data of the porthole processed by the three-dimensional processing means.
상기 3차원 처리수단은, 상기 포트홀 데이터의 깊이와 폭 사이즈에 이동수단의 이동속도에 의거해서 포트홀의 길이를 반영하여 3차원 데이터의 포트홀로 처리하는 것을 특징으로 하는 도로의 포트홀 검출장치.8. The method of claim 7,
Wherein the three-dimensional processing means reflects the length of the porthole on the basis of the moving speed of the moving means in the depth and width size of the porthole data, and processes the port hole in the three-dimensional data.
이동수단을 이동하면서 도로의 표면을 2차원적으로 측정하는 2차원 측정단계;
상기 2차원 측정단계에서 측정된 데이터에 의거해서 포트홀의 여부를 판단하고, 포트홀의 사이즈를 연산하는 연산단계; 및
상기 연산단계에서 판단된 포트홀의 데이터를 3차원적으로 처리하여 형상화하는 3차원 처리단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 도로의 포트홀 검출방법.A method of detecting a port hole on a road while moving by a moving means, the method comprising:
A two-dimensional measuring step of two-dimensionally measuring the surface of the road while moving the moving means;
An operation step of determining whether or not a porthole exists based on data measured in the two-dimensional measurement step and calculating a size of the porthole; And
And a three-dimensional processing step of three-dimensionally processing and shaping the data of the port hole determined in the calculating step.
상기 2차원 측정단계는, 2차원 라이더(2D LiDAR)에 의해 도로의 노면을 2차원적으로 스캔하는 것을 특징으로 하는 도로의 포트홀 검출방법.10. The method of claim 9,
Wherein the two-dimensional measurement step comprises scanning the road surface two-dimensionally by a 2D LiDAR.
상기 연산단계는,
상기 2차원 측정단계로부터 노면의 스캔 데이터를 수신하는 데이터 수신단계;
상기 데이터 수신단계에서 수신된 데이터에서 노이즈를 제거하는 노이즈 제거단계;
상기 노이즈 제거단계에서 처리된 데이터를 집합으로 군집시키는 클러스터링 단계;
상기 클러스터링 단계에서 처리된 데이터에서 선분을 추출하는 선분 추출단계;
상기 선분 추출단계에서 처리된 데이터를 미분하여 포트홀의 여부를 판단하는 데이터 미분단계; 및
상기 데이터 미분단계에서 판단된 포트홀의 사이즈를 측정하는 포트홀 측정단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 도로의 포트홀 검출방법.10. The method of claim 9,
Wherein,
A data receiving step of receiving scan data of a road surface from the two-dimensional measurement step;
A noise removing step of removing noise from data received in the data receiving step;
A clustering step of clustering data processed in the noise removing step into a set;
A line segment extraction step of extracting line segments from the data processed in the clustering step;
A data differentiating step of differentiating data processed in the line segment extracting step to determine whether a port hole exists; And
And measuring a size of the port hole determined in the data differentiation step.
상기 3차원 처리단계는,
상기 연산단계에서 처리된 포트홀 데이터를 집합으로 군집시키는 3차원 클러스터링 단계;
상기 3차원 클러스터링 단계에서 처리된 포트홀 데이터에 이동수단의 이동속도를 반영하여 3차원 데이터로 처리하는 데이터 처리단계; 및
상기 데이터 처리단계에서 처리된 포트홀의 3차원 데이터를 이용하여 포트홀의 형상을 생성하는 3차원 형상화 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 도로의 포트홀 검출방법.10. The method of claim 9,
Wherein the three-
A 3D clustering step of clustering the porthole data processed in the calculating step into a set;
A data processing step of processing the porthole data processed in the three-dimensional clustering step into three-dimensional data by reflecting the moving speed of the moving means; And
And a three-dimensional shaping step of generating a shape of a porthole using the three-dimensional data of the porthole processed in the data processing step.
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102224106B1 (en) * | 2019-11-25 | 2021-03-08 | 한국교통대학교산학협력단 | Object detection system |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20060059661A (en) * | 2004-11-29 | 2006-06-02 | 한국전자통신연구원 | Apparatus for managing situation of a paved road |
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20060059661A (en) * | 2004-11-29 | 2006-06-02 | 한국전자통신연구원 | Apparatus for managing situation of a paved road |
| KR101514368B1 (en) | 2014-09-16 | 2015-04-22 | 한국건설기술연구원 | SYSTEM AND METHOD for POTHOLE DETECtion using IMAGE INFORMATION |
| KR101546700B1 (en) | 2014-11-28 | 2015-08-24 | 한국건설기술연구원 | System and method for recognizing road pothole area using image |
| KR20160078043A (en) * | 2014-12-24 | 2016-07-04 | 전자부품연구원 | Optical system of 2-dimensioal lidar scanner and apparatus for controlling the 2-d lidar scanner |
| KR101651999B1 (en) | 2015-12-11 | 2016-08-30 | 한국건설기술연구원 | Apparatus and method for detecting pothole and crack |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102224106B1 (en) * | 2019-11-25 | 2021-03-08 | 한국교통대학교산학협력단 | Object detection system |
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